Xây dựng mô hình dự báo khoảng cho chuỗi thời gian dựa trên sự cải tiến trong thiết lập mối quan hệ mờ

Abstract

Time series is a type data stored normally, and has huge demand in forecasting for many real problems. This study proposes the predictive model for interval time series based on the improvement in establishing the fuzzy relationship. In this model, the universal set is the consecutive changes of two time intervals, and the divided number for intervals is determined  by the fuzzy cluster analysis algorithm for interval data. Based on the fuzzy relationship between the elements of the universal set and the divided intervals, the  principle for interpolating the historical data and forecasting for the future are established. The proposed model is detailed step-by-step, and illustrated by numerical examples. It is also applied in forecasting the temperature in Ha Noi to illustrate the practical application. The illustrative example and practical application show the suitability of the proposed model as well as its advantages in comparison with popular models.

Tóm tắt

Chuỗi thời gian là một kiểu dữ liệu được lưu trữ phổ biến và có nhu cầu dự báo rất lớn cho nhiều vấn đề thực tế. Nghiên cứu này đề nghị mô hình dự báo cho chuỗi thời gian khoảng dựa trên sự cải tiến trong thiết lập mối quan hệ mờ. Trong mô hình này, tập nền là sự biến đổi liên tiếp của hai khoảng thời gian và số lượng khoảng chia cho nó được xác định từ thuật toán phân tích chùm mờ dành cho dữ liệu khoảng. Dựa trên mối quan hệ mờ giữa những phần tử của tập nền và các khoảng được chia, một nguyên tắc mờ hoá dữ liệu quá khứ và dự báo cho tương lai được thiết lập. Mô hình đề nghị được trình bày chi tiết các bước và được minh hoạ bởi ví dụ số. Nó cũng được áp dụng trong dự báo nhiệt độ ở Hà Nội để minh hoạ cho áp dụng thực tế. Ví dụ minh hoạ và áp dụng thực tế cho thấy sự phù hợp của mô hình đề nghị cũng như thuận lợi của nó trong so sánh với các mô hình...